[發明專利]一種半導體器件模型自適應參數提取方法

無效

• 申請號: 200710002980.9
• 申請日: 2007-01-30
• 公開（公告）號: CN101236572A
• 公開（公告）日: 2008-08-06
• 發明（設計）人: 韓汝琦;吳濤;杜剛;劉曉彥
• 申請（專利權）人: 北京大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所
• 代理人: 邵可聲

技術領域

本發明涉及半導體集成電路領域器件模型的參數提取技術，主要用于提取半導體器件的各種解析模型和半解析模型參數。

背景技術

在半導體集成電路的生產過程中，器件模型參數的提取是一個很重要的環節。目前用來提取半導體器件模型參數的方法很多，其中最普遍的是基于偏微分計算的最小二乘法、牛頓迭代法和麥夸脫算法等，這些方法都是利用求得函數在連續區間極小值的方法來獲得器件模型參數的。

隨著半導體工藝的發展，半導體器件已進入超深亞微米乃至納米時代，器件中的各種效應變得越來越復雜，因而半導體器件的集約模型(Compact?Model)也變得越來越龐大，需要提取的參數數目也相當驚人(僅BSIM3v3就有200多個參數)，繼續采用上述方法進行模型參數提取凸顯出越來越多的缺點：

1)提取結果對模型參數的初始猜值具有很強的依賴性。在采用傳統的提取算法提取參數時，針對每一個參數都需要給定一個初始猜值，然后在提取過程中基于初始猜值進行迭代計算而獲得最終穩定解，因而初始猜值的選取對最終提取結果的影響非常大。好的初始猜值可以獲得正確的結果，而質量差的初始猜值將導致最終迭代計算的結果無法收斂或發生很大的波動，這種波動往往會是幾倍甚至幾個數量級的范圍。要想得到一組好的提取結果必須對初始猜值進行反復的摸索和調整，這也就要求參數提取人員必須具有相關的專業知識和豐富的參數提取經驗。

2)提取策略的靈活性差。在進行分步提取時，必須按照特定的提取策略分步驟來進行，每一步依據特定尺寸和測試條件下的測試數據來提取特定的一部分模型參數，提取步驟也很難進行變動和調整，一旦發生變動和調整，提取結果也將呈現出很大的波動性。

3)提取算法的收斂性差。由于解析模型中很多參數的導數很復雜，模型公式或參數的導數函數也常常會存在不連續等特殊情況，因此在進行迭代計算時常常會出現不收斂的情況，提取結果超出模型參數的取值空間或失去其物理意義的情況也會常常發生，往往必須反復的進行調整計算才能得到比較滿意的結果。

4)模型公式的計算處理太復雜。由于解析模型復雜，模型參數急驟增加，因而對模型參數計算偏微分也變得很復雜，即便是采用特定的公式計算軟件，它的計算時間和公式驗證過程的耗時也是相當驚人的。

5)提取程序重復使用性差。基于偏微分的提取方法都是針對特定的模型公式的，在改變模型公式或者對模型公式作一些小的修改后，整個參數提取流程都必須從頭再來，整個提取程序的重復使用性很差。

上述一些缺點嚴重影響了半導體期間模型參數的提取結果和提取速度，制約了半導體器件新結構和新工藝的開發速度和開發周期。

發明內容：

本發明的目的是提供一種不依賴具體的半導體器件模型、具有很強的魯棒穩定性和模型自適應性的參數提取方法。

本發明的技術方案如下：

一種半導體器件模型的參數提取方法，包括如下步驟：

(1)針對要提取的半導體器件模型，選擇幾種不同尺寸組合的器件，根據待提取參數的需要測試所選定的器件在不同外部情況下的電學特性；

(2)整理測試數據，并根據參數提取流程輸入提取流程控制代碼，同時將待提取的模型公式整理為C語言子函數代碼，結合待提取的模型參數列表形成一個輸入文件；

(3)按照輸入文件中制定的提取流程，采用控制搜索類算法進行參數提取，同時進行進度監控；

(4)在整個提取流程結束后，輸出模型參數，生成對應的器件模型文件。

在具體實施過程中，為了使提取的模型參數覆蓋更廣的尺寸范圍，在上述步驟(1)中首先選擇幾種不同尺寸組合的器件。由于半導體器件模型中存在很多個和器件某個尺寸項(如：器件溝道長度L、溝道寬度W)特別相關的參數項，因而在器件的選擇上一般需要選擇如下四類器件：

大的L大的W

小的L大的W

小的L小的W

大的L小的W

然后針對要提取的器件模型，根據待提取參數的需要測試所有選定的器件在不同外部情況下的電學特性。

上述步驟(2)對測試數據的整理主要是對測試數據進行稀疏和刪除一些明顯會引起較大模型誤差的數據。其中數據的稀疏是在不改變測試特性曲線大致特征的前提下，為了減少參數提取過程中的計算量而刪除一些過密的數據，從而加快搜索速度，稀疏方法采用均勻稀疏。此外一些超出測試儀器靈敏度的數據在計算整體誤差的過程中會明顯的加大最終模型誤差值，因而可以根據經驗直接刪除它們。